Дорогин Вадим. Технология OMP. Построение выпуклой оболочки для компонент бинарного изображения. Вариант 30.

[vadimdorogin65-cmd]

Описание

• Задача: Построение выпуклой оболочки для компонент бинарного изображения
• Вариант: 30
• Технология: OMP
• Описание вашей реализации и отчёта.
  реализации.
  Реализация построения выпуклой оболочки для компонент бинарного изображения с использованием OpenMP

Основные детали решения
Входные данные — бинарное изображение (width, height, одномерный вектор std::uint8_t со значениями 0/1, хранящийся построчно).
Сначала выполняется проход по изображению и выделяются связные компоненты:
используется обход в глубину (DFS) со стеком и 8‑связностью (учитываются горизонтальные, вертикальные и диагональные соседи);
для каждого стартового пикселя со значением 1 собирается множество точек компоненты в виде пар целочисленных координат (x, y);
после этого для каждой компоненты строится выпуклая оболочка алгоритмом монотонной цепи:
точки сортируются по координате x, при равенстве — по y, дубликаты удаляются;
по отсортированному набору точек по очереди строятся нижняя и верхняя части оболочки, при этом из хвоста удаляются точки, которые не образуют выпуклый поворот (проверка знака векторного произведения для тройки точек);
нижняя и верхняя части объединяются, образуя упорядоченный список вершин выпуклой оболочки компоненты.
Результатом работы алгоритма является вектор оболочек: для каждой связной компоненты — её выпуклая оболочка в виде последовательности точек.
Применение технологии параллелизма
Выделение связных компонент выполняется последовательно (один проход по изображению и формирование списков точек для каждой компоненты).
После этого этапа каждая компонента обрабатывается независимо: построение выпуклой оболочки для разных компонент распараллеливается с помощью #pragma omp parallel for.
Итерации цикла по компонентам распределяются между потоками, каждый поток локально строит оболочку своей компоненты, не обращаясь к общим разделяемым структурам (кроме результирующего массива оболочек, в который записывается по предвыделенным индексам).
Поскольку компоненты не пересекаются и не зависят друг от друга, синхронизация сведена к минимуму, что позволяет эффективно использовать многоядерный процессор при большом количестве компонент на изображении.

---

Чек-лист

• Статус CI: Все CI-задачи (сборка, тесты, генерация отчёта) успешно проходят на моей ветке в моем форке
• Директория и именование задачи: Я создал директорию с именем <фамилия>_<первая_буква_имени>_<короткое_название_задачи>
• Полное описание задачи: Я предоставил полное описание задачи в теле pull request
• clang-format: Мои изменения успешно проходят clang-format локально в моем форке (нет ошибок форматирования)
• clang-tidy: Мои изменения успешно проходят clang-tidy локально в моем форке (нет предупреждений/ошибок)
• Функциональные тесты: Все функциональные тесты успешно проходят локально на моей машине
• Тесты производительности: Все тесты производительности успешно проходят локально на моей машине
• Ветка: Я работаю в ветке, названной точно так же, как директория моей задачи
  (например, nesterov_a_vector_sum), а не в master
• Правдивое содержание: Я подтверждаю, что все сведения, указанные в этом pull request, являются точными и
  достоверными

[codecov-commenter]

Codecov Report

❌ Patch coverage is 88.15789% with 9 lines in your changes missing coverage. Please review.
⚠️ Please upload report for BASE (master@8b0c3a5). Learn more about missing BASE report.

Files with missing lines	Patch %	Lines
...orogin_v_bin_img_conv_hull_OMP/omp/src/ops_omp.cpp	89.33%	0 Missing and 8 partials ⚠️
..._v_bin_img_conv_hull_OMP/common/include/common.hpp	0.00%	0 Missing and 1 partial ⚠️

❌ Your patch status has failed because the patch coverage (88.15%) is below the target coverage (95.00%). You can increase the patch coverage or adjust the target coverage.

Additional details and impacted files

@@            Coverage Diff            @@
##             master     #355   +/-   ##
=========================================
  Coverage          ?   79.24%           
=========================================
  Files             ?      269           
  Lines             ?     9401           
  Branches          ?     4002           
=========================================
  Hits              ?     7450           
  Misses            ?     1374           
  Partials          ?      577           

☔ View full report in Codecov by Sentry.
📢 Have feedback on the report? Share it here.

🚀 New features to boost your workflow:

• ❄️ Test Analytics: Detect flaky tests, report on failures, and find test suite problems.